АкушерствоАнатомияАнестезиологияВакцинопрофилактикаВалеологияВетеринарияГигиенаЗаболеванияИммунологияКардиологияНеврологияНефрологияОнкологияОториноларингологияОфтальмологияПаразитологияПедиатрияПервая помощьПсихиатрияПульмонологияРеанимацияРевматологияСтоматологияТерапияТоксикологияТравматологияУрологияФармакологияФармацевтикаФизиотерапияФтизиатрияХирургияЭндокринологияЭпидемиология

Метод Корниш-Боудена

Прочитайте:
  1. I. Лабораторные методы
  2. I. Методы временного шинирования.
  3. I. МЕТОДЫ, ПОДХОДЫ И ПРОЦЕДУРЫ ДИАГНОСТИКИ И ЛЕЧЕНИЯ
  4. I. Родоразрешение:сроки, время, метод
  5. II МЕТОДЫ, ПОДХОДЫ И ПРОЦЕДУРЫ ДИАГНОСТИКИ И ЛЕЧЕНИЯ
  6. II. Методы, подход и процедуры диагностики и лечения
  7. II. МЕТОДЫ, ПОДХОДЫ И ПРОЦЕДУРЫ ДИАГНОСТИКИ И ЛЕЧЕНИЯ
  8. II. МЕТОДЫ, ПОДХОДЫ И ПРОЦЕДУРЫ ДИАГНОСТИКИ И ЛЕЧЕНИЯ
  9. II. МЕТОДЫ, ПОДХОДЫ И ПРОЦЕДУРЫ ДИАГНОСТИКИ И ЛЕЧЕНИЯ
  10. II. МЕТОДЫ, ПОДХОДЫ И ПРОЦЕДУРЫ ДИАГНОСТИКИ И ЛЕЧЕНИЯ

Непараметрический метод нахождения оценок констант уравнения Михаэлиса-Ментен.

Характерной особенностью описываемого подхода является рассмотрение значений v и s, непосредственно найденных из опыта (прямых или непреобразованных), поэтому для того, чтоб подчеркнуть отличия от традиционных линеаризующих преобразований, авторы назвали его прямым линейным графиком. Если рассмотреть уравнение Михаэлиса-Ментен в виде зависимости V от K M: V = vK M · v / s, можно увидеть, что такой вид уравнения соответствует семейству прямых, пересекающихся в точке с координатами V и – K M, с наклоном равным – v / s и отсекающих на осях отрезки s и v. Следовательно, действуя обратным путем, мы можем взять полученные в эксперименте пары значений s и v, поставить на осях координат соответствующие им точки и провести через каждую пару точек прямую. В отсутствие экспериментальной ошибки все эти прямые пересекутся в одной точке, координаты которой и будут представлять искомые константы.

В реальном эксперименте получается множество точек пересечения, из которых требуется найти оптимальную (наиболее вероятную или правдоподобную). В качестве оценки такой точки применяют медиану (середину отсортированного вариационного ряда). Несмотря на то, что нахождение медианы несколько сложнее определения среднего арифметического, а медиана позволяет извлечь меньше информации из имеющихся данных, чем среднее, — огромным достоинством медианной оценки центра распределения является ее несравненно большая устойчивость к отклонениям от нормальности в распределении данных.


Дата добавления: 2015-09-27 | Просмотры: 782 | Нарушение авторских прав







При использовании материала ссылка на сайт medlec.org обязательна! (0.003 сек.)